S 의 탄생 :
Becker and Chambers (AT&T Bell Lab) 가 1980년대에 새로 개발 한 통계프로그램 언어를 S 라 명함 – S-PLUS 시스템으로 발전.
R의 탄생 :
Ross Ihaka and Robert Gentleman(Univ. of Auckland, New Zealand)가 교육 목적으로 S 의 축소버전 (reduced version) “R & R” 을 만듬
R의 발표 :
1995년 Martin Maechler가 Ross Ihaka and Robert Gentleman를 설득하여 Linux system 과 같이 Open Source Software 규약인 GPL(General Public Licence) 규약하에 R의 source code를 발표
R Core Team 의 결성 :
1997년 8월 R 시스템의 발전을 위한 국제적인 R core team의 결성됨. 이후 확장 발전하여 현재(2015년 7월) 21명의 멤버로 구성됨. 2000년 2월 29일 R version 1.0.0 발표됨. 2015년 7월 현재 R version
※ 참고 : www.r-project.org
Peter Dalgaard (2005), Introductory Statistics with R, Springer.
작업 영역 설정:
getwd()
setwd("d://R")
setwd(choose.dir())
rstudio > session > set working....
global = Tools>Global Options
작업 히스토리 저장:
savehistory(file="mywork.Rhistory")
history()
history(max.show=5)
.txt파일 불러오기:
example file :
text.data1 = read.table("insurance.txt", header=T)
text.data2 = read.table("insurance.txt", header=T, na.string="-9")
.csv파일 불러오기:
sample file : 
insurance.csv
csv.data = read.csv("insurance.csv")
tab으로 분리된 .txt파일 불러오기:
tab.data = read.table("insurance.txt", header=T, sep="\t")
.csv 로 저장하기:
write.table(tab.data, "test_write.csv", row.names=F, quote=F, sep=",")
tab으로 분리 저장하기 :
write.table(tab.data, "test.write.txt", row.names=F, quote=F, sep="\t")
열 고정간격 설정 불러오기:
fwf.data = read.fwf(file="test_fwf.txt", widths=c(2,2,3,3,3,6,6),
col.names=c("id", "sex", "job", "religion", "edu", "amount", "salary"))
구분자를 안쓰는 경우 자칫 중간에 데이터가 꼬일 수 있으므로 read.fwf() 함수는 조심해서 써야 한다.
기계에서 일정한 간격으로 흐트러짐 없이 쏟아져나오는 센서 데이터와 같이 일정한 간격, 고정된 구조의 데이터라고 확신이 있을 때만 사용하는 것이 바람직하다.
sample file : 
insurance_fwf.txt
fwf.data[fwf.data$job==-9, "job"] = NA
head(fwf.data, n=3)
fwf2.data = read.fwf(file="test_fwf.txt", widths=c(2,-2,-3,3,3,6,6),
col.names=c("id", "religion", "edu", "amount", "salary"))
Xlsx 불러오기:
Sample xlsx :
insurance_xlsx.xlsx
install.packages("xlsx")
library(xlsx)
xlsx.data = read.xlsx("test_xlsx.xlsx", 1)
xlsx2.data = read.xlsx("test_xlsx.xlsx", 1, colIndex = c(1,2,6:7)
RDBMS
install mariaDB
Create database : MySQL DB 생성/조회/삭제 [바로가기]
Create user : MySQL user 생성,권한,조회/삭제 [바로가기]
Alter table :MySQL TABLE 구조 및 속성 변경 [바로가기]
Insert into : MySQL table에 data 입력하기 [바로가기]
install mariaDB Connector driver
제어판 > 시스템 > 관리도구 > ODBC > ODBC DSN 입력 >MariaDB driver
indtall libreoffice 6.2.4
libreoffice실행 > base database 선택 > 기존db 연결하기 > mysql > mysql연결설정 >ODBC 체크>ODBC 연결설정 >찾아보기 > ODBC DSN 선택 >사용자 인증 설정 > 사용자 이름 > 암호 필요 체크 >테스트연결>암흐입력 > 저장 및 계속 > 마침 > db명 입력 > 연결된 db와 db 구조가 보일것이다
table읗 선택후 더블클릭하여 열어서 데이터를 삽입할 수 있다
Sample database : student1.odb
install("RODBC")
library(RODBC)
channel = odbdConnect("ODBC DSN")
sqlFetch(channel, "table_name") = sqlQuery(channel, "select * from table_name")
그러나 SQLExexcDirect ERROR을 출력하며 오류가 발생한다.
sqlQuery를 사옹하자
sqlQuery(channel, "select * from table_name where id > 10") #id가 10 보다 큰 데이타 출력
열의 수가 같으면서 변수명이 같으면 rbind
행의 수가 같으면서 아이디나 이름이 같으면 cbind
SPSS DATA 읽기
install.packages("foreign")
library(foreign)
ex1 = read.spss("test_spss.sav", to.data.frame=T, use.value.label=T)
Sample sav : ex1-1.sav
mouse.data = ex1[rep(1:nrow(ex1), ex1$count),] #가중치 식
attach(mouse.data) #mouse.data 내부의 변수들도 사용 가능하게함
mouse.table = table( shock, response) #shock:row response : col
summary(mouse.table) <- 요약정보 출력
STATA 읽기:
read.dta()
SPSS 읽기:
read.spss()
SAS XPORT file 읽기:
read.xport()
Systat data 읽기:
read.systat()
RData 저장하고 불러오기:
save(ex1, file="ex1.RData")
rm(ex1)
load("ex1.RData")
탐색창을 이용하기: load (file = file.choose())
변수 값 바꾸기 및 결측치 처리:
>wd <- read.table("wd.txt", header=T, sep="\t")
>nwd <- wd
>nwd[nwd\$M2 < 0.11, "M2"] = 99
>nwd[nwd == 99] = NA
>rowSums(is.na(nwd)) # 행별로 NA의 숫자 세기
>colSums(in.na(nwd)) # 열별로 NA의 숫자 세기
>mywd <- na.omit(nwd) # NA가 포함된 nwd의 모든 행과 열 삭제
>fix(nwd) # 열린 팝업 창에서 데이터 및 변수명읗 변경 할 수 있음
>names(nwd)[6] = 'ny' # 6번째 변수명읗 ny로 바꾸기
>colnames(nwd) = c('x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'newy') #변수명 일괄변경하기
>install.packages('reshape') # reshape를 이용하여 변수명 바꾸기
>library(reshape)
>names = c('kim', 'lee', 'pack')
>ages = c(50, 44, 35)
>frame.data = data.frame(names, ages)
>frame.data = rename(frame.data, c(names = 'name')
>frame.data = rename(frame.data, c(ages = 'age')
변수 값 라벨
변수 ex) job = [1:근로자, 2:사무직, 3:전문가]
edu = [1:무학, 2=국졸, 3:중졸, 4:고졸, 5:대졸]
>insurance = read.table("insurance.txt", header=T)
>insurance\$job = factor(insurance\$job, levels = c(1:3), labels = c('근로자', '사무직', '전문가'))
>insurance\$edu = ordered(insurance\$edu, levels = c(1:5), labels = c('무학', '국졸', '중졸', '고졸', 대졸')
막대그림에 값 라벨 적용 시키기
>job.freq = table(insurance\$job)
>barplot(job.freq)
>title("막대그림 : job")
>insurance\$job = factor(insurance\$job, levels = c(1:3), labels = c('근로자', '사무직', '전문직')
>job.freq2 = table(insurance\$job)
barplot(job.freq2)
>title("막대그림2 : job")
변수 값 변환
>install.packages('xlsx')
>library(xlsx')
>drug = read.xlsx("drug.xlsx", 1)
>drug\$agr = durg\$age
>drug\$agr[drug\$agr >=20 & drug\$agr <=40] = 1
>drug\$agr[drug\$agr >40 &drug\$agr <= 60] = 2
>drug\$agr[drug\$agr >60] = 3
>drug\$age_labels = ordered(drug\$agr, levels = c(1:3), labels = c('청년', '중년', '장년'))
# car 패키지의 recode()를 이용하는 예
>install.packages("car")
>library(car)
>drug$agr2 = drug\$age
>drug$agr2 = recode(drug\$age, "lo:20=1; 40:60=2; 60:hi=3")
케이스 선택
성별이 여자(m)인 경우 추출
>insurance = read.table('insurance.txt', header = T)
>select1 = insurance[insurance\$sex == 'm',]
성별이 남자(f)이고, 직업이 사무직(2)인 경우
>select2 = insurance[insurance\$sex == 'f' & insurance\$job ==2,]
>select2 = insurance[which(insurance\$sex == 'f' & insurance\$job ==2),]
dplyr package 활용
변수 추가
mutate()
>insu_add1 = mutate(insurance, amopersal1 = amount/salary)
>amopersal2 = insurance\$amount / insurance\$salary
>insu_add2 = cbind(insurance, amopersal2)
데이터 정렬
arrange()
>insu_sort = arrange(insurance, sex, job)
>insu_sort = arrange(insurance, desc(sex), desc(job))
요약결과 출력
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